Exploração de técnicas de machine learning em análise de dados financeiros na Vision Factory

Abstract

Este documento enfatizou a análise de dados financeiros e o tratamento de desequilíbrios de dados, com ênfase na aplicação de técnicas de Machine Learning. Foi conduzida uma exploração aprofundada das complexidades financeiras, identificando padrões cruciais para embasar decisões assertivas. Foram desenvolvidas competências sólidas na manipulação de dados e assegurou-se a confiabilidade das análises dos dados para garantir os resultados almejados. Foram realizadas operações de negociação de ativos, implementaram-se estratégias com Python e efetuados testes retrospectivos para fortalecer a base de investimento. A automação de tarefas, através da implementação de um chatbot com a API da OpenAI, otimizou significativamente o atendimento ao cliente. Contribuiu-se ativamente para a pesquisa, com publicações de artigos e tutoriais educativos na área de análise de dados e inteligência artificial aplicada ao setor financeiro. Este estágio proporcionou uma preparação sólida para enfrentar desafios financeiros complexos, destacando a necessidade de implementar estratégias algorítmicas personalizadas minuciosamente testadas em simulações antes da aplicação nos mercados reais, a fim de mitigar o viés emocional nas decisões financeiras.

This document focused on the analysis of financial data and the treatment of data imbalances, with an emphasis on the application of Machine Learning techniques. A thorough exploration of financial complexities was conducted, identifying crucial patterns to support informed decisions. Solid skills were developed in data manipulation, ensuring data analysis reliability for desired outcomes. Asset trading operations were carried out, Python-based strategies were implemented, and retrospective tests were conducted to strengthen the investment foundation. Task automation, through the implementation of a chatbot using the OpenAI API, significantly optimized customer service. Active contributions were made to research, with the publication of articles and educational tutorials in the field of data analysis and artificial intelligence applied to the financial sector. This internship provided a robust preparation for facing complex financial challenges, highlighting the necessity of implementing meticulously tested customized algorithmic strategies through simulations before applying them to real markets to mitigate emotional bias in financial decisions.